数据统计类期刊收录论文范文(两篇)

　　下面是两篇数据统计类收录论文范文，第一篇论文介绍了数据透视表在学生收费统计中的应用，介绍了数据透视表在学生收费统计中的应用。第二篇论文介绍了统计中的环比指数与同比指数关系，就统计学中环比指数、同比指数为例，比较两者之间的区别，探讨两种指标的正确运用。

　　《数据透视表在学生收费统计中的应用》

　　【摘要】EXCEL中的数据透视表具有灵活便捷的数据统计汇总功能。本文以高职院校学生收费管理为例，介绍了数据透视表在学生收费统计工作中的应用。

　　【关键词】数据透视表 学生收费

　　高校办学经费主要来源于学生的学宿费收入，而学宿费的高欠费率则会限制高校的正常运转，同时也会对学生的诚信造成影响。因此，加强学生收费管理工作具有重要的现实意义。目前江苏省高校收费工作中普遍采用的是上海复旦天翼软件公司开发的学生收费系统，根据收费系统中导出的基础数据是EXCEL格式，使用EXCEL电子表格中的数据透视表功能可以非常方便地按照用户的不同需求对学生收费数据进行查询、统计、比对、汇总、分析，不仅可以生成表格形式，还可以生成柱形图、饼状图等多种更直观的图表格式。下面就以常州轻工职业技术学院学生收费数据为例介绍EXCEL中数据透视表功能的应用。

　　一、创建数据透视表

　　首先，从学生收费系统中将基础数据导出为EXCEL工作簿格式(本文以EXCEL2007为例)。然后，在打开的EXCEL数据表中，菜单栏选择“插入”——“数据透视表”，默认生成数据透视表的区域为全工作表区域。接着，在“创建数据透视表”窗口中的“选择一个表或区域”中键入数据源，在“选择放置数据透视表的位置”选择“新工作表”，就会在现有工作簿中生成一个新的工作表，用来专门存放新生成的数据透视表;如果是选择“现有工作表”，就需要在现有工作表中的指定区域存放生成的数据透视表。最后，在“创建数据透视表”窗口中点击“确定”按钮，则自动生成了数据透视表框架。

　　二、在创建的“数据透视表”框架中添加需要分类汇总的内容

　　例如要统计全校各系部各年级各专业学生的缴费情况，将“系科”的字段拖入报表筛选区域，将“年级”、“专业”、“姓名”字段按顺序拖入到行标签区域，将“学费应收”、“学费已收”、“学费未交”、“住宿費应收”、“住宿费已收”、“住宿费未交”字段按顺序拖入到数值区域，选择汇总方式计算类型为“求和”，列标签区域默认为求和数值。如图1所示：

　　收费数据统计结果如图2所示，点击系科下拉菜单，可以选择查看每个系部的学生收费情况，点击年级前+号展开，可以查看到各年级各班级各个学生的缴费情况。

　　通过使用EXCEL中数据透视表功能，按照不同分类对数据进行汇总，还可以展开或折叠要关注结果的数据级别，查看用户感兴趣区域汇总数据的明细，将列移动到行或将行移动到列，可以查看源数据的不同汇总结果，方便我们以多种方式查询统计不计其数的学生收费数据。对最有用和最关注的数据子集进行筛选、排序、分组和有条件地设置格式，使我们能够从冗余的数据中快速地查询到最关注的信息。下面以统计轻化系14材料331班学生收费情况为例，在图3系科下拉框中选择轻化系，展开2014级14材料331班，就可以清晰地查看该班级学生的个人缴费情况，如图4所示。

　　三、结束语

　　综上所述，EXCEL中的数据透视表具有出类拔萃的数据汇总统计功能，合理地使用数据透视表可以帮助用户轻松迅速地完成大量数据的统计、分类汇总、查询、筛选等工作。学生收费工作人员熟练掌握EXCEL数据透视表的使用，可以轻松完成日常高校收费管理中的各类学生收费数据的统计任务，定期通知各系部学生的缴费情况，方便进行学生欠费的催缴，降低恶意欠费的发生率。而且，使用上海复旦天翼收费软件时，导出的都是EXCEL表，那么EXCEL中的数据透视表的功能可以在收费工作中得到充分的发挥，并且容易学会、操作简单、处理快捷、不易出错，给学生收费管理人员的工作带来了便利，大大提高了工作效率。

　　参考文献

　　[1]丁红利.EXCEL数据透视表在高校数据处理中的应用[J].电脑知识与技术，2017(3)：67-68.

　　[2]李婷.高职院校学生收费常见问题及应对[J].中国经贸导刊，2017(1)：51-52.

　　作者简介：王曙(1988-)，女，江苏常州人，常州轻工职业技术学院，会计师，硕士研究生，财会类;李冬萍(1975-)，女，江苏常州人，常州轻工职业技术学院，初级会计师，财会类。

　　《统计中的环比指数与同比指数关系》

　　摘 要 就开展实证研究来说，开展经济学的实证研究的过程中会涉及到各种指数的利用。在实证过程中，如果不能有效、规范的使用指数，就会直接影响到实证研究的精准性，其展现的结果和反映出的建议也不具备有效的价值性。因此，在实证研究过程中，要选择适当的指数并规范的运用。然而就进行实证研究的指数选择上，存在的争议还是非常大的。本文就统计学中环比指数、同比指数为例，比较两者之间的区别，探讨两种指标的正确运用。

　　【关键词】 统计;环比指数;同比指数;关系

　　随着经济学中的实证研究的深入、广泛的发展，相关研究学者逐渐的认识到了各个指数的区别和联系，以及正确运用的问题。譬如：国内有关学者针对数据问题产生质疑，其认为生产者价格指数在环比指数、同比指数方面的运用存在着很大的问题，以及消费者价格指数在环比指数、同比指数方面的运用也有一定的问题;运用上有时运用环比指数，但是有时又运用同比指数，导致出现了数据口径不相同现象。因此，准确地分析环比指数、同比指数之间的运用区别，能够确保实证结果的精准性和价值性。

　　一、环比指数与同比指数的概念与数据获取

　　环比指数一般指的是当期的变量值、前期的变量值之间的对比关系。同比指数通常是指当年的一个月份、季度与上年的同一个月份、季度的数据之间的对比结果。因为环比指数选取的数据不是在同一个月份，因此，环比指数的计算一般需要排除季节性方面的因素的干扰。然而消除季节性因素干扰是比较困难的，由此，每个国家发布的环比指数的难度要高于同比指数很多。

　　水平数据一般都是存在着异方差、非平稳性方面的问题，在进行实证研究的过程中，通常都会利用数据完成取对后的差分，因此，实证结果实际上就是环比的增长率数据。同时在实证研究中涉及到的其它数据也必须是环比的数据，避免产生数据的口径不一致，否则就会导致实证研究的模型不具有意义。除此之外，在进行宏观经济方面的研究时，其运用的时间序列数据应当满足一定的规模，进而才能够确保实证研究获取的结果的稳健性。

　　同比价格指数、环比价格指数这两类价格指数都反映了价格的变化，但是两者间有着非常明显的区别。其中同比指数主要是表现的是年度间的价格变化状态;环比指数主要表现的是月(季)度间的价格变化状态。根据相关的实证检验发现，就指数序列来说，同比价格的与环比价格的之间存在这不一样的单整阶数，并且两者之间不可以进行互相替代运用。在建立在多个宏观经济变量运用的基础上，设计月度(季度)经济计量模型，能够有效地避免出现伪回归。第一步就是要对各个变量进行单位根检验，进而得出各变量的单整阶数。必须要实现同阶的单整变量，并且其之间具有协整关系，这样最后才可以创建出规范、合理、科学的计量模型。在设计的过程中，不但要保证各序列之间保持的单整性，同时还要确保各序列之间保持的一致性。

　　二、基于消费者价格指数，分析环比指数与同比指数之间的关系

　　此次试验选用2007年1月至2012年1月国内月度价格数据。选取的各种类型的数据分别是：居民消费价格水平(2007年1月=1);环比居民消费价格指数(上月=100);同比居民消费价格指数(上年=100)。

　　季度同比居民消费价格指数、月度同比居民消费价格指数的图形之间是颇为相似的。根据公式(1)就很容易理解相似的原因了：由于季度同比指数是通过本季这3个月的月度同比指数的平均值计算出来的。与此同时，月度同比指数实际上是连续12个月的环比指数，具体来说，是价格变动之积(式3)，也可以是价格变动的12阶移动之和(式4)。因此，通过月度同比价格指数能够表现出当年与上年相同月份之间的价格变化幅度，这反映的是年度之间存在的变化，进而不能够表示相邻两月份之间的产生价格变化。

　　三、基于国内生产总值，分析环比指数与同比指数之间的关系

　　国内生产总值，具体来说，就是根据市场上的价格计算出一个国家或者地区的全部常驻企业、厂商等在某个时期内开展的生产活动创造的最终成果。产出指标属于是经济学有关学者非常重视和关注的一个问题，同时企业是在经济学实证研究过程中不可缺少的一个重要指标。产出指标通常可以根据国内生产总值的指数来展现出该阶段经济的增长情况。现阶段我国统计局在官网上发布了每年的价格季度、不变价格以及季度累计的国内生产总值或指数，还包括季度国内生产总值的同比指数。除此之外，我国统计局在官网上还陆续的自2011年第一节度之后的各个季度的国内生产总值方面的环比增长率。有些学者很乐见这一现象，因为其认为能够根据已知的环比指数、同比指数之间的关系式，进而能够推算出2011年以前的各个季度的国内生产总值的季度增长速度。然而，我国统计局方面也对上述认知发表了自己的看法，明确的指出：季度国内生产总值的环比增长率实际上是指在通过季度的调整之后，同上个季度之间的比较得出的增长率，同时还要运用不变价格来进行计算。国内生产总值的环比指数是经过季节调整获取的，因此，运用的不变价格也必要相应的做出调整。但是这样就会造成季度国内生产总值的环比增长率方面的数据，无法从同比数据中推算出来。

　　现阶段有三种常用的方法可以获取季度国内生产总值的环比增长率。第一种方法是：要先进行除以消费者的价格指数，进而能够得到不变价季度国内生产总值状况的数据;然后对各个季度的数据进行季节调整，得到新的各个季度的数据;最后通过新的数据推算出季度国内生产总值的环比增长率。第二种方法是：学者在进行实证研究中会应用到的，其是根据当时时期的工业增长数据，进而替代国内生产总值方面的数据值。由于工业增长数据一般不具有一、二月份的数据，同时其还不具備完整的环比指数，因此，导致推算结果数据与实际数据虹之间还存在很大的差距，产生误差。最后一种方法是：当一个国家的统计局发布的季度国内生产总值的环比增长率能够达到一定的持续时间，因此，就可以运用发布的数据之间进行计算，进而能够反映出该时期的经济增长情况。还有一种方法是最具有科学性、准确性，但是现阶段能够运用的公布数据的时间比较短。

　　四、结论

　　综上所述，现阶段经济学实证研究过程中，很多的研究学者没有将消费者价格月度指数的环比指数、同比指数，与国内生产总值季度增长率的环比指数、同比指数之间进行明确的区分。此外，在研究的过程中，很多学者存在不能够正确、适当的运用环比数据开展数据的研究和分析，而这无疑会影响到实证研究结果的精准性和有效性。本文主要根据消费者价格月度指数、国内生产总值季度增长率这两种指数，无法直接的从统计局发布的数据中推算出相应的环比数据进行详细的分析，就此希望后续的研究者和研究工作能重视和避免出现上述阐述的错误，同时还能够为实现科学的经济学实证研究提供有效的数据依据。

　　参考文献：

　　[1]肖宏伟. 基于季节调整的统计环比指数构造与应用研究[J]. 石家庄经济学院学报，2015，(01)：1-6.

　　[2]崔惠民，张厚明. 生产者价格指数与消费者价格指数的双向传导关系研究[J]. 统计与决策，2012，(07)：21-23.

　　[3]何愉. 统计环比指数季节调整方法与应用[J]. 统计科学与实践，2011，(12)：51-53.

　　[4]沈利生. 同比价格指数与环比价格指数辨析[J]. 统计研究，2008，(01)：21-24.

　　推荐阅读：《统计与管理》创刊于1986年，是由河北省统计科学研究所主管和主办的集学术性、知识性、实用性和资料性于一体的综合性刊物，成为广大读者获取社会经济的捷径、了解省情省力的窗口。